全局双伽马校正与改进SSA的低光照图像增强方法

来源：电子测量技术杂志2023年第9期北京时间：

作者：田柯，马小晶，贺航

单位：新疆大学电气工程学院 乌鲁木齐 830049

摘要：针对现有低光照图像增强算法存在对比度低、边缘细节丢失及增强过度等问题，提出一种基于全局双伽马校正与改进 SSA 算法结合的低光照图像增强方法。首先对图像预处理，其次采用双伽马函数结合麻雀优化算法进行全局校正，此外为改善算法收敛性能，引入精英反向学习和Lévy飞行策略来改进麻雀算法，优化对参数(α)的选择，通过寻找最优伽马值实现对图像的细节增强。仿真实验结果表明，该算法增强后的图像峰值信噪比和结构相似性指标较大，图像颜色失真较小，细节更加丰富，整体增强效果优于其他对比算法，具有较好的处理效果。

关键词：图像增强;精英反向学习;双伽马校正;Lévy飞行策略;麻雀搜索算法

基金资助：新疆自治区“天山英才”培养计划（2022TSYCCX0054）、新疆自治区重大科技专项(2022A01002-2)、国家自然科学基金(12002296)、新疆维吾尔自治区自然科学基金(2022D01C47)项目资助